论文摘要
在生产和作业场地中,工人由于不佩戴安全帽而引发的安全事故时有发生。为了降低由于未佩戴安全帽而引发的安全事故发生率,提出了一种基于改进YOLO v3算法的安全帽佩戴检测方法。通过采用图像金字塔结构获取不同尺度的特征图,用于位置和类别预测;使用施工现场出入口监控视频作为数据集进行目标框维度聚类,确定目标框参数;在训练迭代过程中改变输入图像的尺寸,增加模型对尺度的适应性。理论分析和实验结果表明,在安全帽佩戴检测任务中,mAP(Mean Average Precision)达到了92.13%,检测速率提高到62 f/s,其检测准确率与检测速率相较于YOLO v3均略有提高,所提算法不仅满足安全帽佩戴检测中检测任务的实时性,同时具有较高的检测准确率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 施辉,陈先桥,杨英
关键词: 图像处理,深度学习,安全帽佩戴检测
来源: 计算机工程与应用 2019年11期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑
专业: 安全科学与灾害防治,建筑科学与工程,计算机软件及计算机应用
单位: 武汉理工大学计算机科学与技术学院
基金: 国家重点研发计划项目(No.2018YFC0810400)
分类号: TP391.41;TU714
页码: 213-220
总页数: 8
文件大小: 1667K
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